- Doctor en Ingeniería de Sistemas y Telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), e Ingeniero y Magíster en Ingeniería de Sistemas por la Universidad Nacional del Callao (UNAC).
- Docente investigador senior, conferencista internacional y especialista en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Business Intelligence, Realidad Aumentada y Desarrollo de Software.
- Autor de más de 100 artículos en Scopus, WoS e IEEE Xplore; Senior Member IEEE y Conference Chair de la Engineering International Research Conference.
Maestría en
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
APLICADA A LA INGENIERÍA
100% VIRTUAL
Horario
Sábado: 3:00 p. m. - 9:00 p.m. Domingo: 8:00 a. m. - 2:00 p.m.
Sábado: 3:00 p. m. - 9:00 p.m. Domingo: 8:00 a. m. - 2:00 p.m.
Cursos de investigación
Un día a la semana (Lunes – Viernes): 7:00 p. m. - 10:00 p. m.
Un día a la semana (Lunes – Viernes): 7:00 p. m. - 10:00 p. m.
Accede a la Excelencia
La maestría busca formar profesionales de posgrado en Inteligencia Artificial aplicada a la Ingeniería caracterizados por su excelencia académica, su capacidad innovadora y pensamiento crítico, con competencias para diseñar, implementar y liderar proyectos de transformación digital que generen valor en organizaciones del sector público y privado.
De manera específica, el programa desarrolla competencias para impulsar la investigación y el desarrollo tecnológico en Inteligencia Artificial aplicada, la generación de conocimiento científico, la publicación académica y el diseño de soluciones innovadoras frente a los desafíos de la Cuarta Revolución Industrial; además de fortalecer la Responsabilidad Social Universitaria mediante proyectos orientados a resolver problemas reales de la sociedad, la industria y el medio ambiente.
Asimismo, promueve la participación en redes académicas y eventos científicos internacionales, y fortalece competencias especializadas en aprendizaje automático, deep learning, procesamiento de datos masivos, visión artificial y sistemas inteligentes aplicables a manufactura inteligente, automatización industrial, optimización de procesos y gestión predictiva.
Dirigido a:
Profesionales con título profesional de ingeniero o bachiller en ingeniería (sistemas, industrial, electrónica, mecatrónica, computación, software, telecomunicaciones u otras especialidades afines), ciencias de la computación, matemáticas aplicadas o disciplinas relacionadas con tecnología y análisis de datos. Se requiere manejo de programación en al menos un lenguaje de propósito general (Python, Java, C++, R u otros), además de bases en estructuras de datos, algoritmos y fundamentos matemáticos.
Horario referencial:
Curso de investigación: un día de semana en horario nocturno (7:00 p.m. a 10:00 p.m.).
Cursos de especialización: sábados y domingos, alternando semanas de clases síncronas en vivo con semanas asíncronas para estudio autónomo con videos, tareas y recursos digitales.
Beneficios diferenciales:
- Formación especializada de vanguardia en MLOps, deep learning y gemelos digitales.
- Acceso a laboratorios virtuales de cómputo intensivo e infraestructura en la nube.
- Uso de frameworks líderes: TensorFlow, PyTorch, Keras y MATLAB.
- Flexibilidad horaria 100% virtual con metodologías activas y plana docente investigadora.
Plana docente de reconocida calidad y coordinación permanente en el aula virtual.
Plan curricular innovador y enriquecedor para potenciar tu excelencia académica y profesional.
Conferencias magistrales gratuitas con docentes especializados.
Modalidad de estudios a distancia con horarios que se adaptan a tu ritmo laboral.
Coordinador permanente en el aula.
Ingresa
- Título profesional de ingeniero o bachiller en ingeniería, ciencias de la computación, matemáticas aplicadas o disciplinas afines.
- Conocimientos fundamentales de programación en al menos un lenguaje de propósito general (Python, Java, C++, R u otros).
- Manejo de estructuras de datos, algoritmos y fundamentos matemáticos: álgebra lineal, cálculo, estadística y probabilidades.
- Interés por la investigación aplicada, la transformación digital y el uso ético de la Inteligencia Artificial en la ingeniería.
Egresa
Maestro(a) en Inteligencia Artificial aplicada a la Ingeniería por la Universidad Señor de Sipán, a nombre de la nación.
El programa se desarrolla en 2 semestres académicos (1 año), con 48 créditos y 1072 horas lectivas.
- Diseña, implementa y lidera proyectos de transformación digital con inteligencia artificial en sectores público y privado.
- Aplica algoritmos de aprendizaje automático, deep learning y analítica de datos masivos en problemas de ingeniería.
- Desarrolla soluciones de visión artificial, automatización industrial y optimización de procesos con enfoque innovador.
- Integra investigación aplicada, responsabilidad social y uso ético y sostenible de la inteligencia artificial.
Dr. Michael Cabanillas Carbonell
Carlos Díaz Sánchez
- Consultor sénior en TI y docente de posgrado con más de 10 años de experiencia en gestión de portafolios tecnológicos, innovación y transformación digital.
- Ingeniero de Sistemas con Máster en Investigación Avanzada en Administración y Dirección de Empresas por la Universidad Politécnica de Cataluña, y Maestría en Gestión de Tecnologías de Información.
- Especialista en BPM, RPA y planeamiento estratégico; coautor de investigaciones en Big Data indexadas en Scopus.
Gladys Amorós Chávez
- Ingeniera de Sistemas experta en arquitectura de software y automatización de procesos de negocio (BPM), con amplia trayectoria internacional en modernización tecnológica.
- Ha liderado proyectos de alta complejidad para sectores financiero, telecomunicaciones y gubernamental, integrando microservicios y arquitecturas orientadas a eventos en la nube.
- Cuenta con MBA, Maestría en Ingeniería de Sistemas y Máster en Gestión de Procesos para la Transformación Digital.
Franchesca Rodríguez Rivera
- Líder en Inteligencia Artificial Aplicada, Machine Learning y Transformación Digital con trayectoria directiva en el sector académico y corporativo.
- Ingeniera de Sistemas con maestrías en IA para los Negocios, Administración Estratégica e Inteligencia Artificial; además, cuenta con Doctorado en Educación.
- Posee certificaciones internacionales como IBM Data Science Professional y Microsoft Azure AI Engineer Associate.
Pueden postular a las maestrías con grado de bachiller. De acuerdo al reglamento de Admisión de la USS (Artículo 9°), para realizar estudios de Maestría, se requiere lo siguiente:
La inscripción de postulantes debe realizarse previo pago de la tasa de inscripción correspondiente presentando los siguientes documentos:
- Ficha de inscripción del postulante, completamente llenada.
- Cancelación de la tasa de inscripción.
- Copia simple del DNI, Carné de extranjería, Pasaporte o Cédula de Identidad. La copia debe ser legible.
- Dos (02) fotografías impresas o una fotografía digital tamaño carné, a color, de frente, en fondo blanco, con el rostro y orejas descubiertas, con vestimenta formal, la cual no puede ser de color blanco. No debe portar lentes, gorras ni otros accesorios. La foto no debe de tener sombras ni manchas, no debe ser artística.
- Ficha socioeconómica, que tiene carácter de declaración jurada y estará sujeta a evaluación posterior por el área competente. La cual podrá ser entregada según cronograma.
Certificaciones progresivas
Fortalece tu CV desde la universidad y sé más atractivo para el mercado laboral con certificados progresivos.
1
I ciclo
Certificación en Inteligencia Artificial con Python
2
II ciclo
Maestro(a) en Inteligencia Artificial Aplicada a la Ingeniería
Lima
Av. General Felipe Santiago Salaverry Nº 2525
Urb. Risso, San Isidro
987 558 445
Chiclayo
Calle Elías Aguirre 933
993 317 539
